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Razones por las Cuales Python es mejor para la industria Fintech

A la hora de escoger qué herramientas usar para el desarrollo de aplicaciones, la más importante es el lenguaje de programación. Éste es el fundamento donde se construirá el software. Python se caracteriza por ser un lenguaje dinámico, interpretado, ágil, de rápido crecimiento y con una cantidad enorme de librerías que sustentan el ecosistema completo en el mundo Python.

Los lenguajes dinámicos como Python tienen la ventaja de construir MVP’s (Producto Mínimo Viable) en tiempo récord. Esto permitirá estar a la vanguardia en el mercado con un producto listo en tiempos menores a la competencia.

Una de las ventajas que las soluciones Fintech tienen sobre la banca tradicional es su rápida adaptabilidad al cambio, a la demanda de los clientes, las ofertas en productos y servicios financieros y las mejoras en la experiencia del usuario.

Para lograr todo lo anterior debés ser capaz de adaptarte al mercado de manera rápida, mejorando constantemente y crecer paulatinamente.

Python te brindará todos los recursos que necesités para obtener las metas planteadas.

Aunque es cierto que una herramienta dinámica te facilitará el trabajo, la razón más importante a la hora de escoger Python como lenguaje es la gran cantidad de librerías indispensables para construir tu app Fintech.

¿Por qué la combinación Fintech-Python?

Hemos mencionado anteriormente que el dinamismo de Python juega un rol importante a la hora de escoger esta herramienta sobre otras. También mencionamos que la cantidad de librerías que posee la posiciona en una opción muy atractiva.

Un elemento muy importante a la hora de elegir qué lenguaje usar para nuestro proyecto es el soporte que tiene a nivel de proveedores de datos.

Python es casi omnipresente como cliente para acceder a cualquier servicio en la nube donde necesitemos acceder, sea a través de un API, como de cualquier script o acceso de otra índole.

La industria fintech en Argentina
Photo by M. B. M. on Unsplash

El framework para desarrollo web más popular en Python es Django, el cual funciona básicamente como un rompecabezas. No necesitás reinventar la rueda, ya otros han pasado por problemas similares, como la autenticación a tu aplicación o el manejo de permisos de usuarios.

Django permite la implementación de estas librerías de manera muy eficiente, además posee integrado un mini CRM que incrementará tu productividad exponencialmente.

Python posee librerías que destacan en el mundo de la Ciencia de Datos, análisis matemático y estadístico, análisis financiero de riesgo, aprendizaje automático, Macrodatos, etc.

Áreas financieras para Python

Las áreas financieras en las que Python brilla como una elección óptima son:

Trading

En un mundo donde las criptomonedas están surgiendo, el trading crece junto a ellas como una forma de generar ingresos para muchos. Por eso si pensás en incursionar en el desarrollo de estas aplicaciones, Python tiene herramientas disponibles para eso, un claro ejemplo es Anaconda.

Anaconda es un framework de distribución libre y usado para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Te permite procesar grandes volúmenes de información, además de generar análisis predictivo y cómputos científicos.

Análisis de serie temporales

La superautopista de la información contiene gran cantidad de datos que hacen muy complicado el análisis y procesamiento, Pandas posee funciones muy útiles que te ayudan a procesar y obtener resultados esenciales para el crecimiento de tu Fintech.

Aprendizaje Automático

Gracias a utilidades como NumPy, es posible implementar algoritmos de aprendizaje automático en Python de manera fácil y eficiente, tendrás todos tus datos procesados e integrados para tu óptima toma de decisiones.

Macrodatos

A través de Python podemos acceder a los enormes bancos de datos conocidos como Big Data o Macrodatos, con servicios como Apache Beam que soporta scripts en Python es posible extraer toda la información que necesitamos.

Apps con Python
Photo by William Iven on Unsplash

Ejemplos de código y su simplicidad para Fintech

Podemos mencionar innumerables evidencias de lo práctico que es Python para tu empresa, pero a través de ejemplos concretar lo fácil y mantenible que puede ser la base de código, cualidades muy importantes para una aplicación.

Imaginemos que tenemos una lista de productos y debemos filtrarlos por categorías, similar a Mercado Libre, pues bien, en el framework Django es tan fácil como abrir el modelo de productos e introducir el siguiente código:

Sin embargo, necesitamos mostrarlo de manera atractiva a nuestros clientes, con un simple template podemos hacerlo de la siguiente forma:

Django ejemplo

Ahora, compara lo anterior contra otros lenguajes de programación como Java o C#, ¿Cuántas líneas de código no te llevará obtener resultados similares?

Otro ejemplo relacionado con las herramientas de análisis de datos mencionadas anteriormente, imaginemos que deseamos obtener la proporción de hombres y mujeres que sobrevivieron al Titanic, ¿Cómo lo hacemos?, Pues bien, tenemos Pandas que puede ayudarnos a obtener esa información, luego de obtener los datos de Kaggle, vamos a nuestro editor de texto favorito e introducimos el siguiente código:

Django ejemplo 2

Eso nos da como resultado que 74,2% de las mujeres sobrevivieron contra un 18,9% de hombres. Tomando en cuenta que las primeras cuatro líneas de código son solo para importar las librerías y funcionalidades a usar en nuestro código podemos decir que en solo 5 lineas obtuvimos información estadística útil para nuestro proyecto ficticio.

Conclusión

A la hora de tomar una decisión recordá escoger la mejor herramienta para el trabajo que vayas a enfrentar. En G&L Group contamos con los mejores profesionales que te ayudarán en tu aventura Fintech para lograr el éxito.

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